ѕ визуализировать собранные данные о местоположении срабатывания системы контроля устойчивости на карте панели мониторинга;
ѕ анализировать собранные геоданные на панели мониторинга.
Данная модель может в будущем использоваться как участниками дорожного движения, так и дорожными службами для выявления каких-либо повреждений дорожного покрытия. Так же данная модель может использоваться совместно с другими методами обнаружения повреждений дорожного покрытия для повышения безопасности. Сбор данных о дорожном покрытии с системы курсовой устойчивости автомобиля может предупреждать о возможных проблемах на дорогах всех участников дорожного движения, независимо оснащен или нет автомобиль данной системой.
В дальнейших разработках предполагается:
ѕ улучшить отображение на карте проставленных меток;
ѕ разработать модуль для сбора данных о срабатывании системы курсовой устойчивости с реального автомобиля;
ѕ доработать временное хранение меток в зависимости от количества срабатываний на местности (в зависимости от уровня опасности);
ѕ добавить голосовое сопровождение при приближении к опасному участку дороги с высоким уровнем опасности;
ѕ исследовать методы обеспечения безопасности при передаче данных с системы курсовой устойчивости на платформу.
С развитием технологий и сетей 5G данная разработка будет оставаться актуальной, ввиду того что технология 5G будет применяться в разработках различных решений для Интернета вещей. Дополнительное предупреждение об опасностях на дорогах всегда очень помогает в предотвращении ДТП. На данный момент проводятся исследования и разработки беспилотных автомобилей, и данная модель сбора данных о дорожном покрытии может так же применяться в данных разработках и, соответственно, помочь в повышении безопасности дорожного движения.
Список литературы
1.Индустриальный интернет. Режим доступа: http://systemsauto.ru/active/esp.html (Дата обращения: 1.12.2018)
2.Технологии и концепции IIoT. Режим доступа: http://systemsauto.ru/active/esp.html (Дата обращения: 1.12.2018)
3.Показатели состояния безопасности дорожного движения. Режим доступа: http://stat.gibdd.ru/ (Дата обращения: 1.12.2018)
4.Система мониторинга и оповещения о качестве дорог. Режим доступа: http://systemsauto.ru/another/monitoring-and-reporting-road-quality.html
(Дата обращения: 1.12.2018)
5.Система курсовой устойчивости. Режим доступа: http://systemsauto.ru/active/esp.html (Дата обращения: 12.01.2019)
6.Антиблокировочная система тормозов. Режим доступа: http://systemsauto.ru/active/abs.html (Дата обращения: 12.01.2019)
7.Антипробуксовочная система ASR в автомобиле. Режим доступа: https://povozcar.ru/automatic-slip-regulation-asr.html (Дата обращения - 12.01.2019)
8.Система распределения тормозных усилий. Режим доступа: http://systemsauto.ru/active/ebd.html (Дата обращения:15.02.2019)
9.Дифференциал. Режим доступа: http://systemsauto.ru/transmission/differential.html (Дата обращения - 14.03.2019)
10.Бескаравайный М.И. Ведущий мост. В кн.: Устройство автомобиля просто и понятно для всех. Москва, 2008. С. 41-43.
?
11.Целых Д. С., Привалов О. О. Устройства для анализа и оценки состояния дорожного покрытия // Технические науки: теория и практика: материалы Междунар. науч. конф. (г. Чита, апрель 2012 г.). -- Чита: Издательство Молодой ученый, 2012. -- С. 74-78. -- URL https://moluch.ru/conf/tech/archive/7/2149/ (дата обращения: 20.01.2019).
12.«Дороги России» - мониторинг качества дорожного покрытия. Режим доступа: https://te-st.ru/entries/russian-roads/ (Дата обращения - 6.03.2019)
13.Дороги России - новый сервис качества дорог на Android. Режим доступа: http://android4all.ru/soft/gps/664-dorogiru-dlja-android. (Дата обращения: 6.03.2019)
14.RoadBotics. Режим доступа: https://roadbotics.com/ (Дата обращения: 6.03.2019)
15.Нейросеть мониторит качество городских дорог и создает карту с оценками. Режим доступа: https://neurohive.io/ru/novosti/road-assessment/ (Дата обращения: 6.03.2019)
16.Цибизова Т.Ю., Карпунин А.А. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ В ОЦЕНКЕ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ // Современные проблемы науки и образования. - 2015. - № 2-1.;
Режим доступа: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=20847 (дата обращения: 11.03.2019).
17.Чернышов, В.Н. Теория систем и системный анализ. Тамбов, 2008. - 96 с.
18.IBM Watson IoT. Режим доступа: https://www.ibm.com/ru-ru/internet-of-things (Дата обращения: 15.03.2019)
19.Использование платформы Microsoft Azure IoT Suite для автоматизации управления предприятиями. Режим доступа: http://nauka-rastudent.ru/39/4161/ (Дата обращения: 15.03.2019)
20.Документация по IoT Suite. Режим доступа: https://azure.microsoft.com/ru-ru/documentation/suites/iot-suite/ (Дата обращения: 15.03.2019 г.)
21.Документация ThingsBoard. Режим доступа: https://thingsboard.io/docs/ (Дата обращения: 10.03.2019)
22.Документация Iotify. Режим доступа: https://iotify.help/ (Дата обращения: 10.03.2019)
23.PTCThingWorx. Режим доступа: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82:PTC_ThingWorx (Дата обращения: 15.03.2019)
24.Протокол CoAP. Режим доступа: http://microsin.net/adminstuff/others/coap-protocol.html (Дата обращения: 18.03.2019)
25.MQTT 101. Режим доступа: https://www.hivemq.com/blog/how-to-get-started-with-mqtt/ (Дата обращения:18.03.2019)
26.MQTT: Enabling the Internet of Things. Режим доступа: https://www.ibm.com/developerworks/community/blogs/c565c720-fe84-4f63-873f-607d87787327/entry/tc_overview?lang=en (Дата обращения:18.03.2019)
27.XMPP versus MQTT: comparing apples with pears. Режим доступа: https://servicelab.org/2015/05/08/xmpp-versus-mqtt-comparing-apples-with-pears/ (Дата обращения: 18.03.2019)
28.XMPP. Режим доступа: http://www.xmpp-iot.org/ (Дата обращения: 18.03.2019)
29.ESP - Электронно-стабилизационная программа. Конструкция и функционирование. Режим доступа https://vwts.ru/all_brake.html (Дата обращения: 30.04.2019)
Приложение А
Архитектурная схема модели
Приложение Б
Код приложения эмулятора ESP